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图像搜索|高维空间搜索

这里就面临这样的一个问题:特征向量一般都是高维,使用暴力相似度的话会非常耗时,满足不了实际应用场景;没有等你完,使用者的心就哇凉哇凉的,没有耐心等待的,而使用淘宝拍立淘的时候,响应速度非常快, 这个时候就需要考虑使用一些快速计的方——ANN。ANN一看到ANN,第一反应应该是人工神经网络,这里是Approximate Nearest Neighbor,。 关于这方面的有很多,比如Annoy, scikit-learn ,hnswlib, nmslib等等。 这里介绍python的使用方。 https:github.comnmslibnmslibblobmasterpython_bindingsparameters.md参考高维空间搜索评测(https:zhuanlan.zhihu.comp37381294

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如何在Python中快速进行语料库搜索:

选自Medium作者:Kevin Yang机器之心编译参与:路雪,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减。 随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到:我们有很多方来搜索语料库中词嵌入对作为查询方式。 是搜索该出现时候了:它可以快速返回似结果。很多时候你并不需要准确的佳结果,例如:「Queen」这个单词的同义词是什么? 在这种情况下,你只需要快速得到足够好的结果,你需要使用搜索。在本文中,我们将会介绍一个简单的 Python 脚本来快速找到。 现在我们可以使用 Annoy 索引和 lmdb 图,获取查询的

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    教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索:

    选自Medium作者:Kevin Yang机器之心编译参与:路雪,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减。 如果我们做了这样的查询,我们会得到:King + (Woman - Man) = Queen我们有很多方来搜索语料库中词嵌入对作为查询方式。 是搜索该出现时候了:它可以快速返回似结果。很多时候你并不需要准确的佳结果,例如:「Queen」这个单词的同义词是什么? 在这种情况下,你只需要快速得到足够好的结果,你需要使用搜索。在本文中,我们将会介绍一个简单的 Python 脚本来快速找到。 用 a.get_nns_by_vector(v, num_results) 获取 Annoy 的

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    python k_python中的k示例

    参考链接: K居的Python实现python k      K居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN))      KNN is a supervised 为了理解KNN分类,通常好通过示例来展示。 本教程将演示如何在遇到自己的分类问题的情况下在Python中使用KNN。 预测从未知点x到数据中所有点的距离。 然后,通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。 通过从“ K”个点预测多数标签来进行预测。        我们可以尝试通过修改居数来提高结果的准确性。 这可以使用肘部方来实现。        https:towardsdatascience.comk-nearest-neighbors-algorithm-in-python-by-example-79abc37a4443 python k

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    K-

    K-概述(k-Nearest Neighbor,KNN)K-采用测量不同的特征值之间的距离方进行分类。 输入没有标签的新数据后,将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似的数据()的分类标签。一般来说我们只选择样本数据集中前k个相似的数据。 3.分析数据:可使用任何方。4.训练:此步骤不适用与K-5.测试:计错误率。 6.使用:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-判定输入数据分别属于哪个分类,后应用对计出的分类执行后续的处理。2. 准备数据集在构造完整的k-之前,我们还需要编写一些基本的通用函数,新建KNN.py文件,新增以下代码:#!

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    K

    k的思想了,是kk=1时的一种特殊情况。 k简称kNN,由Thomas等人在1967年提出。 ,c3.终的分类结果为argmaxiCi在这里argmaxiCi表示大的值Ci对应的那个类i。如果看k=1,k退化成。 k实现简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计复杂度高。因为每次预测时要计待预测样本和每一个训练样本的距离,而且要对距离进行排序找到的k个样本。 在实现时可以考虑样本的权重,即每个样本有不同的投票权重,这称方称为为带权重的k。另外还其他改进措施,如模糊k。kNN也可以用于回归问题。

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    K

    k的思想了,是kk=1时的一种特殊情况。 k简称kNN,由Thomas等人在1967年提出。 上面的例子是二分类的情况,我们可以推广到多类,k天然支持多类分类问题。预测k没有求解模型参数的训练过程,参数k由人工指定,它在预测时才会计待预测样本与训练样本的距离。 image.pngk实现简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计复杂度高。因为每次预测时要计待预测样本和每一个训练样本的距离,而且要对距离进行排序找到的k个样本。 在实现时可以考虑样本的权重,即每个样本有不同的投票权重,这称方称为为带权重的k。另外还其他改进措施,如模糊k

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    k-

    《机器学习实战》一书介绍的第一个是k-。简单的说,k-采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。 其工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其的k个训练样本,然后基于这k个“居”的信息来进行预测。《机器学习实战》一书给出的示例都是分类,其实该也适用于回归任务。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与训练样本对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的分类标签。一般来说,选择k个相似的数据,这就是k-中k的出处。 从前面的分析可以看出,k-没有显式的训练过程,在训练阶段仅仅是把样本保存起来,训练时间开销为零,待收到测试样本后再进行处理。这个存在两个关键点:k值如何选择。 当然这个也有许多优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。书中给出了一个使用k-识别手写数字的完整例子,其错误率为1.2%。这已经是很高的精度了。

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    K-

    K-实现&python中k-使用&模型评估 概述简单地说,k采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。k-优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的分类标签。 一般来说,我们只选择样本数据集中前k个相似的数据,这就是k-中k的出处,通常k是不大于20的整数。后,选择k个相似数据中出现次数多的分类,作为新数据的分类。 ,test_lable)超参数&模型参数超参数:在模型运行前需要决定的参数模型参数:过程中学习的参数显然,KNN中没有模型参数寻找佳超参数sklearn_KNeighborsClassifier n_neighbors:从待分类点K个值中进行判断,默认为5weights:距离权重,可选参数 ‘uniform’:的K个点权重相同‘distance’:的K个点中,的点权重比远的点更高p

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    KNN

    K(KNN,k-NearestNeighbor)分类是数据挖掘分类技术中简单的方之一。所谓K,就是k个居的意思,说的是每个样本都可以用它的k个居来代表。 kNN的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。 该方在确定分类决策上只依据的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方在类别决策时,只与极少量的相样本有关。 -- 百度百科KNN思想根据上文 K-means 分类,可以将一堆 毫无次序 的样本分成N个簇,如下:? ,分类的标准和选取的K值有很大关系KNN实现假设训练样本为:clusters = { cluster2: {H: {y: 25, x: 27}, F: {y: 30, x: 36}, G: {y

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    k-

    k-(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。使用数据范围:数值型和标称型。优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点:计复杂度高、空间复杂度高。 k-的一般流程:收集数据。准备数据:格式化数据格式、归一化。分析数据。训练:不适用于k-。测试:计错误率。使用。 实施步骤:对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作:计已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;按照距离递增次序排序;选取与当前点距离小的k个点;确定前k个点所在类别的出现频率;返回前k个点出现频率高的类别作为当前点的预测分类

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    k-

    k-定义k-(k-Nearest Neighbour,kNN)采用测量不同特征值之间的距离的方进行分类。 该方的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 用官方的话来说,所谓k,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例的k个实例(也就是上面所说的k个居), 这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中 k-优缺点这里引用《Machine Learing In Action》原文: Pros: High accuracy, insensitive to outliers, no assumptions k-实现下面根据以上的流程实现kNNPython预备知识下面说说程序中用到的一些Numpy中的一些知识 1. tile tile(A, reps) Construct an array

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    k-(KNN)

    可以说是简单的分类,其思想是将被预测的项归类为和它的项相同的类。 代码如下:import math此python程序用来实现 def dot_distance(dot1, dot2): # 计两点之间的距离 return math.sqrt(pow(dot1 : dis1, aim1 = dot_distance(example,goal), example if dis > dis1: dis, aim = dis1, aim1 return aim  只依据一个数据点来判断其类别 然后就有了的改进--k-。  k-的思想与类似,不过,它是选择了k个与即将预测的项目的训练项目,然后让k个项目投票,以此判断其应该属于的类别。 k-的改进是,为不同的距离确定不同的权重。即为更小的距离,确定一个较大的权重。

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    K-(一)

    k-是采用不同特征之间的距离方进行分类。? 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点:计复杂度高、空间复杂度高k-的一般流程(1)收集数据集:可以使用任何方(2)准备数据集:距离计所需要的数值,好是结构化的数据格式(3)分析数据 :可以使用任何方(4)训练数据集:此步骤不适用与k-(5)测试:计错误率(6)使用:首先需要输入样本数据和结构化输出结果,然后运行k-判断输入数据分别属于那个分类,后应用对计出的分类执行后续的处理 K-的伪代码:对未知属性集中的每个点依次执行以下操作:(1)计已知类别数据中心的点与当前点之间的距离(2)按照距离递增次序排序(3)选取与当前点距离小的K个点(4)确定当前k个点所在类别的出现频率 (5)返回前k个点出现频率高的类别作为当前点的预测分类#K-def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize=dataSet.shape#计有多少个点

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    如何选择佳的

    介绍一种通过数据驱动的方,在自定义数据集上选择快,准确的ANN ? 人工神经网络背景 KNN是我们常见的聚类,但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类,例如 一种称为HNSW的ANN与sklearn的KNN相比,具有380倍的速度,同时提供了 World graphs)一些其他作为数据科学家,我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种适合我们的数据。 在本文中,我将演示一种数据驱动的方,通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库,确定哪种ANN是自定义数据集的佳选择。? 在此数据集上,scann在任何给定的Recall中具有高的每秒查询数,因此在该数据集上具有佳的。 ?总流程 这些是在自定义数据集上运行ann-benchmarks代码的步骤。

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    《图解》第10章 K

    一种办是看它的居。来看看离它的三个居?在这三个居中,橙子比柚子多,因此这个水果很可能是橙子。你刚才就是使用K(k-nearest neighbours,KNN)进行了分类!?

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    K小结

    什么是K?K一种非参数学习的,可以用在分类问题上,也可以用在回归问题上。什么是非参数学习? 相比较而言,k可以说是简单,也是容易理解的一种机器学习了。K思想? K值的选择会对k的结果产生重大的影响。 具体怎么解释呢? (分类决策规则) 一般都是采用投票,在选择的k个点的标签值中,选择出现频率高的作为输入实例的预测值。 总体而言,在数据集一定的情况下, K的表现如何主要取决于上面提到的三个要素:K值的选择,距离度量的方式和分类决策规则。

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    K -(kNN)(一)

    我们可以把电影样本的特征值看做是在欧氏空间的坐标(特征值可能需要归一化处理使得各个特征的权重相等),再依次计未知电影与已知电影的欧氏距离(也可以是其它距离):? 我们按照距离从小到大排序,可以找到k个距离的电影。假定k=3,则k个已知样本的类型里多的类型是爱情片,因此我们预测未知电影也是爱情片。以上预测电影分类的就是 k -(kNN)。 k -的基本原理是:存在一个训练数据(每个样本都有特征和分类标签的样本集),输入没有分类标签的新样本后,依次计新样本和各个训练样本的距离,找出相似()的k个已知样本,提取它们的分类标签 后,选择这k个分类标签中出现次数多的分类,做为新样本的分类。假设训练数据保存在csv文件中(格式见本篇第一张图片去掉后一行),下面的代码可以读出特征数据和分类标签。

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    K -(kNN)(二)

    本篇介绍用kNN解决 手写数字的图片识别问题。数据集使用的是MNIST手写数字数据集,它常被用来作为深度学习的入门案例。 np.reshape(mnist.test.images, (28, 28)) * 255, dtype=np.int8) # 取第一张图片的 数组 # 将数组还原成图片 Image.fromarray方 picture_data) #灰度图转二值图(黑白图) #print(picture_data) dataSet = picture_data return dataSet, labels为了提高极高精度并减少计量 distance.argsort() # 按值的大小(值从小到大)返回对应的索引 classCount = {} #分类计数字典 for i in range(k): voteLabel = labels ] #k个距离小样本对应的标签 picturetest, labelFile =rE:Python36my tensorflowMNIST_datat10k-labels.idx1-ubyte) #KNN 的一大缺点是每个新样本都要重新计

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    KNN 详解

    什么是 KNN?通常我们都知道这么一句话 “朱者赤墨者黑” , KNN就是这句话的完美诠释了。 我们想要判断某个东西属于哪个分类, 那么我们只需要找到该东西的 K 个居, 这些居中哪种分类占比大, 那么我们就认为该东西就属于这个分类! KNN 实践这里我们会使用到 sklearn 和 numpy 两个库, 当然就你不熟悉也没关系, 这里主要就是为了直观的感受一下 KNN 。 预测多个样本的分类 # 通过单个样本分类直接 预测就 ok了 y_predict = return np.array(y_predict) 上面这个代码应该是相当简单了, 如果你有兴趣,可以把 KNN 前面我们说了,KNN是一个分类, 但事实上其同样可以用来处理回归问题, 思路也很简单, 找到相应的居,然后根据居的打分来求自己的打分, 将分类问题就转换成了回归问题了。

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